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지니 계수는 머신러닝, 특히 의사결정 트리(Decision Tree) 모델에서 중요한 역할을 수행한다. 데이터 집합의 불순도를 측정하는 데 사용되며, 의사결정 트리가 데이터를 어떻게 분할할지 결정하는 데 핵심적인 지표로 활용된다. 이 글에서는 지니 계수의 기본 개념부터 계산 방법, 그리고 실제 머신러닝 모델에서의 활용 예시까지 자세히 알아본다.🤔 지니 계수란? (What is Gini Impurity?)지니 계수는 데이터 집합 내에서 특정 클래스에 속하는 샘플들이 얼마나 섞여 있는지를 나타내는 지표이다. 다시 말해, 데이터 집합의 불순도(impurity)를 측정하는 데 사용된다. 지니 계수가 낮을수록 데이터 집합이 순수하며, 특정 클래스의 샘플들로 잘 구성되어 있음을 의미한다. 반대로 지니 계수가 높을..

결정 트리(Decision Tree)는 머신러닝에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나이다. 데이터의 특징(feature)을 기반으로 의사 결정을 내리는 과정을 트리 구조로 표현하며, 분류(classification)와 회귀(regression) 문제에 모두 적용 가능하다. 이해하기 쉽고 시각적으로 표현하기 용이하여 많은 분야에서 활용되고 있다.🌱 결정 트리(Decision Tree)란?결정 트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하여 의사 결정을 위한 규칙을 트리 형태로 표현하는 모델이다. 각 노드(node)는 특징(feature)에 대한 테스트를 나타내고, 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 분기(branching)를 나타낸다. 리프 노드(leaf node)는 최종 결정 또는 예..